NeRF-Texture: Synthesizing Neural Radiance Field Textures

📄 arXiv: 2412.10004v1 📥 PDF

作者: Yi-Hua Huang, Yan-Pei Cao, Yu-Kun Lai, Ying Shan, Lin Gao

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-12-13

💡 一句话要点

提出NeRF-Texture，通过神经辐射场合成具有三维中尺度结构的纹理。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 纹理合成 三维纹理 中尺度结构 隐式表示

📋 核心要点

  1. 现有纹理合成方法难以有效建模草地、树叶和织物等具有三维中尺度结构的纹理。
  2. 提出NeRF-Texture，将纹理解耦为中尺度结构和基础形状，利用NeRF学习视角相关的外观。
  3. 通过潜在特征的patch matching合成NeRF纹理，并使用聚类约束正则化潜在特征分布，提升合成质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的纹理合成方法，该方法利用神经辐射场（NeRF）从给定的多视角图像中捕获和合成纹理。该方法将具有精细几何细节的场景解耦为中尺度结构纹理和底层基础形状。这使得具有中尺度结构的纹理能够有效地学习为位于基础形状上的潜在特征，这些特征被输入到同时训练的NeRF解码器中，以表示丰富的视角相关外观。利用这种隐式表示，我们可以通过潜在特征的patch matching来合成基于NeRF的纹理。为了提高匹配性能，通过引入聚类约束来进一步正则化潜在特征的分布。除了在平面域上生成NeRF纹理外，该方法还可以在曲面上合成NeRF纹理。实验结果和评估证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的纹理合成方法主要针对2D图像纹理，无法有效处理真实世界中存在的、具有三维中尺度结构的纹理，例如草地、树叶、织物等。这些纹理的几何细节和视角依赖性难以用传统方法建模。

核心思路：论文的核心思路是将纹理分解为基础形状和中尺度结构两部分，并利用神经辐射场（NeRF）来隐式地表示和合成纹理。通过将中尺度结构编码为基础形状上的潜在特征，并使用NeRF解码器学习视角相关的外观，从而实现对复杂三维纹理的建模和合成。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 多视角图像输入；2) 纹理解耦，将场景分解为基础形状和中尺度纹理；3) 潜在特征编码，将中尺度纹理编码为基础形状上的潜在特征；4) NeRF解码器，学习潜在特征到视角相关外观的映射；5) 纹理合成，通过潜在特征的patch matching生成新的纹理；6) 聚类约束，正则化潜在特征的分布，提高合成质量。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将NeRF应用于纹理合成，并提出了一种新的NeRF纹理表示方法，能够有效地建模和合成具有三维中尺度结构的纹理。与传统的基于图像的纹理合成方法相比，该方法能够更好地捕捉纹理的几何细节和视角依赖性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用NeRF解码器学习潜在特征到视角相关外观的映射；2) 通过patch matching合成新的纹理；3) 引入聚类约束正则化潜在特征的分布，提高合成质量。具体来说，聚类约束通过最小化潜在特征与其所属簇中心的距离来实现，从而保证潜在特征的分布更加紧凑和一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地合成具有三维中尺度结构的纹理，并且在视觉质量和定量指标上都优于现有的纹理合成方法。论文展示了在平面和曲面上合成NeRF纹理的案例，证明了该方法的通用性和实用性。具体的性能数据和对比基线在论文正文中给出，但摘要中未明确提及。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于计算机图形学、游戏开发、虚拟现实等领域，用于生成逼真的三维纹理，例如草地、树叶、织物等。此外，该方法还可以用于材质编辑、三维重建等任务，具有广泛的应用前景和实际价值。未来可以探索将该方法应用于更复杂的场景和纹理类型，例如动态纹理、光照变化等。

📄 摘要（原文）

Texture synthesis is a fundamental problem in computer graphics that would benefit various applications. Existing methods are effective in handling 2D image textures. In contrast, many real-world textures contain meso-structure in the 3D geometry space, such as grass, leaves, and fabrics, which cannot be effectively modeled using only 2D image textures. We propose a novel texture synthesis method with Neural Radiance Fields (NeRF) to capture and synthesize textures from given multi-view images. In the proposed NeRF texture representation, a scene with fine geometric details is disentangled into the meso-structure textures and the underlying base shape. This allows textures with meso-structure to be effectively learned as latent features situated on the base shape, which are fed into a NeRF decoder trained simultaneously to represent the rich view-dependent appearance. Using this implicit representation, we can synthesize NeRF-based textures through patch matching of latent features. However, inconsistencies between the metrics of the reconstructed content space and the latent feature space may compromise the synthesis quality. To enhance matching performance, we further regularize the distribution of latent features by incorporating a clustering constraint. In addition to generating NeRF textures over a planar domain, our method can also synthesize NeRF textures over curved surfaces, which are practically useful. Experimental results and evaluations demonstrate the effectiveness of our approach.